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基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

作者：青松愉快　　发布时间：2021-10-03 10:22:27　

标签：tensorflow,GPU,分配

1. 在终端执行时设置使用哪些GPU（两种方式）

(1) 如下（export 语句执行一次就行了，以后再运行代码不用执行）

基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

(2) 如下

基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

2. 代码中指定（两种方式）

(1)


import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

(2)


# Creates a graph.
with tf.device('/gpu:1'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print sess.run(c)

若想使用多个GPU,如下


c = []
for d in ['/gpu:0', '/gpu:1']:
with tf.device(d):
 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3])
 b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2])
 c.append(tf.matmul(a, b))
with tf.device('/cpu:0'):
sum = tf.add_n(c)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print sess.run(sum)

3.GPU资源分配

(1) 设置允许GPU增长


config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...)

(2) 设置每个GPU内存使用多少


config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config, ...)

来源：https://blog.csdn.net/sinat_30372583/article/details/79857628

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